人人都在谈大数据，数据分析及可视化可以说是大数据最基础的应用，在做一些数据的可视化呈现时，如果不清楚不同图表的特点及适用场景，只是为了追求UI上的视觉效果，就会适得其反，看似炫酷实则晦涩难懂，用户得不到想要的信息。所以，作为数据产品，需要用恰当的图表快速的向阅读者传达准确无误的信息。但 BI 可视化图表种类繁多，应用场景各有不同，我们该如何选择图表来展示自己的数据呢？

一、图表选择总体原则

根据数据分析的思路及数据呈现的结构，可以将图表分为四大类型：比较、关系、构成、分布/地理。在此基础上，结合数据变量，再判断使用哪种图表类型更合适一些。

二、不同图表的适用场景及使用建议

1.万能图表：表格

报表报表，表格可以说是最简单但功能最强大兼容性最强的图表类型了，在不知道用什么图表类型或者其他图表开发成本高时间来不及时，可以说表格是最佳选择，虽然可视化效果差一些，但是绝对出不了错。

适用场景：可以满足多维度分析需求，可以支持条件格式、筛选、排序等复杂的交互场景，很多数据可视化的产品，因为用了漂亮的可视化图表后，反而限制了分析的灵活性，用户还是会下载明细数据，自己用excel进行分析

数据格式：对于维度数量、指标数量没有限制，扩展性最强，此外，除了基础的二维表格外，还可以通过复合表头的方式，支持维度的交叉、维度和指标之间的交叉等更丰富的场景。

2.趋势分析可视化：折线图&柱状图

适用场景：设计可视化报表页面时，除了一些汇总型指标来作为总结性的结论外，往往还需要动态地查看数据的随时间的变化趋势，比如年度、月度、天甚至小时颗粒度的趋势，快速查看是否有时段数据指标有明细的波动，或看业务是周期性、螺旋式上升、上升、或下降趋势

数据格式要求：主要是日期+指标的形式，时间周期一般推荐默认7~15个点折线图默认呈现指标数量推荐1~7个，超过7个后，曲线交叉视觉效果比较差，可以增加指标切换选择的功能；

柱状图虽然也可以用来做趋势分析，但是因为单个柱子占用空间较多，所以指标数量默认推荐1~3个，过多的话影响视觉效果

3.趋势+对比可视化：折线图&柱状图&面积图&&堆积柱状图

适用场景：当日期趋势发现某一时间指标波动异常后，需要进一步定位是哪里出了问题，即异常归因，人工的异常归因一般从指标和维度两个方面进行拆解，多维分析也就是需要基于某一指标进行维度的拆分，例如，订单量环比下降50%，分区域看是哪个城市下降最多，分产品线看，是哪个业务出了问题，也就是图表需要直观的支持对比分析的功能

数据格式：维度+指标，一般是多维度+单指标的方式，且多个维度之间最好既要支持维度之间的交叉（笛卡尔积），也需要支持单维度的拆分，比如当选择按区域维度拆分时，其他的维度则是全部（不区分），同时也可以城市x业务，即上海外卖的订单数这种形式。在图表选择上，折线图、柱状图、堆积柱状图、面积图都可以灵活使用

4.结构构成分析：饼图、环形图、条形图、瀑布图、百分比堆积图、雷达图

适用场景：当我们需要了解某一指标在某一维度的分布或构成结构时，需要能够快速直观地看到哪个枚举值的占比最高，比如总交易额100万，但99%都是来源于微信小程序，说明过度依赖微信生态，自有App（已有的不是纯小程序业务）发展不健康，这对于企业长远发展来说风险比较大，一旦触犯小程序规范，直接封禁了

数据格式：饼图&环形图&瀑布图：单指标+单维度，条形图&百分比堆积图：单指标+日期+单维度，一般维度的枚举值数量不要超过10，超过10个之后，可以归为其他或者选择显示。

百分比堆积图

瀑布图：

雷达图：单一维度（多个枚举值。一般4~8个，太少比如三个就是三角形很丑，太多也影响效果）+1~3个指标（一般是2个，一个初始值，一个目标值，对比分析每个角的优劣势）5.分布分析：热力图&矩形树图

适用场景：当数据维度的枚举值较多，又需要快速地知道哪些地方有问题，哪些地方做的比较好的时候，一般会用热力图或矩形树图，比如人口分布热力地图等

数据格式：对于热力地图需要数据有城市/省份维度+多个数据指标（一般1~3个，用颜色+气泡大小等方式来对比数据）

矩形树图

6.关系分析：仪表盘、桑基图&人口流向、气泡图

适用场景：KPI完成度分析常用仪表盘，而人口流向用桑基图和流向地图多一些比如春节期间人口迁徙情况，新冠期间看疫情城市人口主要流入流出来源等，气泡图常用于多指标的象限分析，即根据X轴和Y轴的指标确定气泡位置，划分归属的四个象限，气泡大小可以代表某一指标值的大小；仪表盘

桑基图

流向地图

气泡图

漏斗图：流量从曝光到成功转化各个步骤的数据变化，可以用标准漏斗，也可以用条形图替代

关系图

散点图小结图表是数据分析结果的可视化呈现的表达方式，需要选择恰当的图表表达准确的信息，不要过度追求可视化效果和忽略了数据信息本身，此外，每一种图表除了基础的用法外，还会有一些形式的演变，或者多个图表的组合使用。